## Aplikasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Analisis Pola Penjualan

## (Studi Kasus: Apotek Keluargku Semarang)
Zakial Fuady *1) , Priyo Sidik Sasongko *2)
** Jurusan Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro
1) Inzthink@gmail.com, 2) priyoss1234@gmail.com

## Abstrak
Data  mining  merupakan  proses  analisa  kumpulan  data  untuk  memperoleh  pengetahuan  yang berguna.  Pengaplikasian  data  mining  sudah  menjadi  sesuatu  yang  umum  di  masyarakat terutama untuk menunjang aktivitas bisnis dan relasi. Bagi perusahaan yang bergerak di bidang bisnis  dan  perdagangan  seperti  apotek,  data  cenderung  banyak  setiap  harinya.  Jumlah  data transaksi penjualan yang semakin besar tersebut jika tidak dimanfaatkan sebaik mungkin maka hanya menjadi data yang tersimpan di gudang data saja sehingga menjadi tidak efektif.  Oleh karena itu diperlukan sebuah aplikasi yang dapat mengolah kumpulan data dalam jumlah besar agar  dapat  memberikan  pengetahuan  yang  berguna  bagi  pengguna.  Aplikasi  Data  Mining dengan  menggunakan  algoritma  apriori  mempermudah  dalam  manajemen  pengolahan  data sekaligus  digunakan  untuk  menganalisis  kumpulan  data  transaksi  yang  terdapat  dalam database. Sistem  dapat  mengolah  data  perhitungan  analisa  pada  bulan  dan  tahun  tertentu kemudian  menampilkan  hasil  analisis  berupa  pola  penjualan  obat. Hasil  analisis  diperoleh setelah sebelumnya kumpulan data tersebut diolah oleh sistem berdasarkan tingkat kepercayaan tertentu.  Tingkat  kepercayaan ditentukan  melalui  minimum  support  dan  minimum  confidence, sehingga dapat  diketahui  tingkat  keterkaitan produk  yang  telah  terjual  yang dapat  membantu pengguna dalam mengambil keputusan.
Kata kunci  : Data Mining, Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi.

## Abstract
Data mining is the process of analyzing the data set to gain useful knowledge. Application of data mining has become something common in society especially to support business activities and relationships. For companies engaged in business and commerce such as pharmacies, data tend to be many every day. Data sales transaction are increasingly large if not used then would be ineffective. Therefore we need an application that can process a large collection of data in order to provide useful knowledge for users.Data Mining application using a priori algorithm simplify the management of data processing. Data Mining application is used to analyze the data set of transactions contained in the database. The system can process the calculation of analysis data in certain months and years and then display the results of analysis in the form of drug sales patterns.  The  results  obtained  after  the  data collection  is  processed  by  the  system  based on  a certain  level  of  confidence.  The  level  of  trust  is  determined  through  minimum  support  and minimum confidence, so it can be known level of product linkage that has been sold that can help users in making decisions.

## Keywords : Data mining, Apriori algorithm,  Association rule

## 1 P ENDAHULUAN
Bab  ini  membahas  latar  belakang, rumusan masalah, tujuan, dan manfaat, serta ruang lingkup penelitian tugas akhir.

## 1.1 L ATAR B ELAKANG
Dalam  persaingan  di  dunia  bisnis khususnya  dalam  industri  apotek,  menuntut para  pengembang  untuk  menemukan  suatu pola yang dapat meningkatkan penjualan dan pemasaran  barang,  salah  satunya  adalah dengan pemanfaatan data transaksi penjualan.  Namun  dengan  adanya  aktivitas transaksi penjualan sehari-hari data semakin lama  semakin  bertambah  banyak.  Jumlah data transaksi penjualan yang semakin besar jika  tidak  dimanfaatkan  sebaik  mungkin maka hanya menjadi data yang tersimpan di gudang  data  saja  sehingga  menjadi  tidak efektif.  Oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah aplikasi yang dapat mengolah kumpulan data dalam  jumlah  besar  agar  dapat  memberikan pengetahuan yang berguna bagi pengguna.
Di  dalam  kumpulan  data  yang  sangat besar  tersebut,  terdapat  potensi  informasi- informasi yang tersembunyi. Kumpulan data tersebut  bisa  diolah  untuk  menghasilkan informasi-informasi  yang  bermanfaat  yang bisa  digunakan  untuk  pengambilan  suatu keputusan dan untuk memperoleh pengetahuan.  Pengolahan  data  tersebut  bisa dilakukan  dengan  menggunakan  teknik- teknik  tertentu.  Salah  satu  teknik  yang digunakan  dalam  pengolahan  data  tersebut adalah dengan menggunakan metode algoritma apriori.
Algoritma  Apriori  adalah  algoritma pengambilan  data  dengan  aturan  asosiatif (Association rule) untuk menentukan hubungan asosiatif suatu kombinasi item [9].
Association  Rule yang  dimaksud  dilakukan melalui  mekanisme  penghitungan support dan confidence dari  suatu  hubungan item .
Sebuah aturan asosiasi dikatakan interesting jika  nilai support adalah  lebih  besar  dari minimum support dan juga  nilai confidence adalah lebih besar dari minimum confidence . Algoritma Apriori ini cocok untuk diterapkan bila  terdapat  beberapa  hubungan  item  yang ingin  dianalisis.  Penggunaan  algortima  ini memberikan  pengetahuan  bagi  pengguna berupa aturan atau pola penjualan yang telah terjadi.

## 1.2 R UMUSAN M ASALAH
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dijelaskan  di  atas,  maka  dapat  dirumuskan masalah, yaitu :
a. Bagaimana  membangun  aplikasi  data mining untuk analisis pola penjualan di Apotek Keluargaku menggunakan algoritma Apriori.
b. Bagaimana hasil penggunaan algoritma Apriori untuk analisis pola penjualan.

## 1.3 T UJUAN D AN M ANFAAT
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai adalah : Mengetahui analisis pola penjualan di  Apotek  Keluargaku  dengan  penerapan data mining menggunakan algoritma Apriori. Sedangkan manfaat yang diperoleh adalah:

## 1)
Bagi Penulis Dapat  menambah  pengetahuan  dan wawasan lebih lanjut dari perkuliahan, dan dapat mengaplikasikan  ke  dalam  kasus yang nyata. 2) Bagi Pengguna Diharapkan dari penelitian  ini, informasi  yang  diperoleh  menjadi pertimbangan pengguna untuk marketing sehingga penjualan produk-produk dapat dioptimalkan.

## 1.4 B ATASAN M ASALAH
Batasan  Masalah  diperlukan  sebagai batasan masalah agar kegiatan yang dilakukan
tidak menyimpang dari tujuan awal. Selain itu juga dapat memudahkan dalam pembahasannya sehingga tujuan pengembangan aplikasi dapat tercapai. Ruang lingkup penelitian adalah sebagai berikut :
a. Data  yang  digunakan  adalah  data penjualan pada bulan tertentu.
b. Data  analisis  adalah  kumpulan  data transaksi penjualan sehari-hari.
c. Data yang digunakan adalah No
Transaksi,  Kode  Produk,  Nama  Produk, dan Jumlah Produk.
d. Output  program adalah  pola  penjualan  di Apotek Keluargaku.
e. Model pengembangan aplikasi
menggunakan pemodelan waterfall f. Aplikasi dibangun menggunakan NetBeans IDE 8.1.
g. Database dari  aplikasi  menggunakan MySQL.

## 2 D ASAR T EORI
Bab  ini  menjelaskan  mengenai  teori- teori yang digunakan dalam perancangan dan pembuatan aplikasi.

## 2.1 D ATA M INING
Data  mining (Penambangan  Data) adalah  suatu  proses  menemukan  hubungan yang  berarti,  pola,  dan  kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan dengan  menggunakan  teknik  pengenalan pola seperti teknik statistika dan matematika [1].
Secara  sederhana  dapat  diartikan bahwa  data  mining  atau  yang  disebut  juga dengan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  adalah  serangkaian  proses  untuk mengekstrak pola yang penting atau menarik dari sejumlah data yang sangat besar berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.
Data  mining muncul  setelah  banyak dari  pemilik  data  baik  perorangan  maupun organisasi  mengalami  penumpukan  data yang telah terkumpul selama beberapa tahun, misalnya  data  pembelian,  data  penjualan, data nasabah, data transaksi, data akademik, dan sebagainya. Kemudian muncul pertanyaan  dari  pemilik  data  tersebut,  apa yang  harus  dilakukan  terhadap  tumpukan data tersebut.

## 2.2 T EKNIK A SOSIASI
Teknik  asosiasi  adalah  merupakan suatu metode data mining untuk menemukan pola asosiasi yang sering muncul dalam data. Metode ini popular karena sering digunakan untuk  menganalisis  keranjang  belanja. Aturan  yang  terbentuk  berupa  “jika  maka” dalam suatu transaksi. Bisa digambarkan jika membeli barang A maka membeli barang B terjadi dalam satu transaksi.

## 3 A NALISIS D AN P ERANCANGAN
A PLIKASI D ATA M INING

## M ENGGUNAKAN A LGORITMA A PRIORI

## 3.1 I DENTIFIKASI S ISTEM
Apotek Keluargaku merupakan distributor penjualan obat-obatan medis. Apotek memiliki data  transaksi  yang  terus  bertambah  setiap harinya.  Data  transaksi  penjualan  dicatat  dan disimpan  secara  manual  atau  dengan  kata  lain belum  terkomputerisasi.  Data  tersebut  sangat beragam  dan  sangat  banyak.  Hal  tersebut sebenarnya dapat berguna bagi jika diolah untuk menentukan pola penjualan obat sehingga dapat memberikan pengetahuan lebih lanjut.
Aplikasi dibangun untuk menganalisis pola penjualan obat pada Apotek menggunakan  algoritma  apriori.  Sistem mengolah data
penjualan setelah sebelumnya  data  produk  terlebih  dahulu
dimiliki  dan  diinputkan  ke  dalam  sistem. Pada  setiap  penjualan  yang  dilakukan direkap  dengan  menyimpan  juga  data berbagai  produk  obat  yang  dijual  sehingga dapat  diketahui  pada  setiap  nota  penjualan. Data  tersebut  disimpan  dalam database , semakin  banyak  data  yang  dimiliki  dapat membuat  hasil  analisis  menjadi  semakin baik.  Hasil  analisis  akan  diperoleh  setelah sebelumnya  kumpulan  data  yang  terdapat dalam database diolah oleh sistem berdasarkan tingkat kepercayaan tertentu. Entity Relational Diagram (ERD)
Gambar  Entity  Relational  Diagram sistem dari aplikasi data mining menggunakan  algoritma  Apriori  untuk menganalisa  data  transaksi  penjualan  di apotek terlihat pada gambar 3.1.
Gambar 3.1 ERD Aplikasi Data Mining

## Menggunakan Algoritma Apriori

## 3.2 D IAGRAM K ONTEKS
Diagram  Konteks  digunakan  untuk menggambarkan  proses  kerja  sistem  secara umum. Diagram Konteks adalah Data Flow
Diagram (DFD) level 0
yang menggambarkan  garis  besar  operasional sistem.  Diagram  konteks  dari  aplikasi  Data Mining  pada  data  transaksi  penjualan  di Apotek terlihat pada gambar 3.2.

## Gambar 3.2 Diagam Konteks Aplikasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori
Pada  gambar  DFD  level  0  di  atas, memperlihatkan  bahwa  sistem  ini  hanya digunakan  oleh  kasir  dan  petugas  inventaris obat, sehingga kasir dan petugas inventaris obat terlebih  dahulu  harus  memasukkan  data  login masing-masing ke sistem. Dalam hal ini entitas kasir  bertugas  untuk  memasukkan  data-data berupa  data  penjualan.  Sedangkan  petugas inventaris  obat  memasukan  data  obat,  data pengguna  dan  data  analisa  serta  mendapat output  dari  sistem  yaitu  data  obat,  data penjualan dan juga alternatif dalam mengambil keputusan.

## DFD Level 1 Aplikasi Data Mining Implementasi Algoritma Apriori
Pada  level  ini  pengguna  mengoperasikan sistem  yang  terdiri  dari  3  buah  proses  berikut berbagai  aliran  datanya.  DFD  level  1  dari aplikasi  Data  Mining  pada  data  transaksi penjualan di Apotek terlihat pada gambar 3.3.

## Gambar 3.3 DFD Level 1 Aplikasi Data Mining pada Data Transaksi Penjualan di Apotek

## Flowchart Menampilkan Rule
Pada  halaman  analisis  apriori  data  rule yang  ditampilkan  sebagai  output  dari  sistem. Data  rule  diperoleh  dari  proses  perhitungan support dan confidence dari semua calon itemset berdasarkan  data  minimum  support  dan minimum  confidence.  Alur  proses  berikut output    rule  sebagai  hasil  analisa  terlihat  pada gambar 3.4.
Gambar 3.4 Flowchart Menampilkan Rule
4

## I MPLEMENTASI D AN P ENGUJIAN A
PLIKASI D ATA M

## INING M
ENGGUNAKAN

## A LGORITMA A PRIORI

## 4.1 I MPLEMENTASI A PLIKASI

## P ROGRAM
Implementasi program merupakan tindak lanjut  dari  desain  yang  telah  direncanakan sebelumnya.  Pada  implementasi  ini  akan dibahas listing program sampai dengan interface nya yang telah dibuat.

## Halaman Login
Halaman ini digunakan untuk keamanan
data. Pengguna yang
menggunakan  sistem  harus  login  terlebih dahulu  dengan  mengisi  username  dan password  sesuai  ketentuan  dari  sistem. Penginputan  data  dari  form  login  harus sesuai.  Apabila  tidak  sesuai  maka  sistem tidak  akan  merespon  dan  tidak  dapat dilanjutkan  ke  menu  berikut.  Tampilan halaman login  aplikasi data mining algoritma  apriori  pada  apotek  dapat  dilihat pada gambar 4.1.

## Gambar 4.1 Halaman Login

## Halaman Analisis Apriori
Halaman  ini  hanya  bisa  diakses  oleh petugas inventaris obat. Petugas inventaris obat melakukan  perhitungan  dengan  memasukan nilai  minimum  transaksi  dan  nilai  minimum confidence  untuk  proses  perhitungan  dan setelah  itu  hasil  dari  proses  berupa  rule penjualan  yang  ditampilkan  pada  halaman analisis  apriori.  Adapun  tampilannya  dapat dilihat pada gambar 4.2.

## Gambar 4.2 Halaman Analisis Apriori

## 5 K ESIMPULAN
Aplikasi  Data  Mining  apriori  digunakan untuk  menganalisis  data  transaksi  penjualan sekaligus  mempermudah  dalam  manajemen pengolahan  data  penyimpanan  dan  transaksi penjualan.  Penyimpanan  data  personal  (Data pegawai,  data  member,  dan  data  distributor) maupun  data  perusahaan  (transaksi  dan  retur barang/penjualan) yang diinput tersimpan dalam database  perusahaan  yang  dapat  dipergunakan kembali jika diperlukan. Data yang tersimpan di rekap dalam laporan penjualan. Pengguna hanya dapat  mengakses  aplikasi  penjualan  jika memiliki username dan password.
Sistem  dapat  mengolah  data  perhitungan analisa  pada  bulan  dan  tahun  tertentu, selanjutnya sistem menampilkan hasil analisisberupa aturan pola penjualan obat. Hasil analisis diperoleh setelah sebelumnya kumpulan data  yang  terdapat  dalam  database  diolah  oleh sistem berdasarkan tingkat kepercayaan tertentu. Tingkat kepercayaan ditentukan melalui  minimum  support  dan  minimum confidence,  sehingga  dapat  diketahui  tingkat keterkaitan produk yang telah terjual yang dapat membantu pengguna dalam mengambil keputusan.

## S ARAN

## Sebaiknya dalam kurun waktu tertentu
dilakukan back up data sehingga bila terjadi gangguan/permasalahan  sistem  data  tidak hilang.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Kusrini  &  Emha,  L.,  2009.  Algoritma Data Mining. Yogyakarta: ANDI.
[2] Yanto,  R.  &  Khoiriah,  R.,  2015. Implementasi  Data  Mining  dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan  Pola  Pembelian  Obat.
STMIK  BINA  NUSANTARA,  Jaya Lubuklingau, Citec Journal, Vol. 2, No.2, Volume II.
[3] Nurdin  &  Astika,  D.,  2015.  Penerapan
Data Mining Untuk Menganalisis Penjualan Barang Dengan Menggunakan  Metode  Apriori  pada Supermarket  Sejahtera  Lhokseumawe. Techsi, Volume VI.
[4] Sari,  E.  N.,  2013.  Analisa  Algoritma Apriori  untuk  Menentukan  Merek Pakaian  yang  Paling  Diminati  pada Mode  Fashion  Group  Medan.  Pelita Informatika Budi Darma, IV(3).
[5] Han,  J.  &  Kamber,  M.,  2006.  Data Mining  :  Concepts  and  Techniques. Second  penyunt.  Waltham:  Morgan Kaufmann.
[6] Ulmer,  D.,  2016.  Mining  an  Online Auction  Data  Warehouse.  [Online]
Available at:
http://www.csis.pace.edu/csis/maspla s/p8.pdf [Diakses 1 November 2016].
[7] Pressman,  R.  S.,  2010.  Rekayasa Perangkat Lunak : Pendekatan Praktisi. Yogyakarta: ANDI.
[8] Nazir,  M.,  2003.  Metode  Penelitian. Jakarta: Ghalia Indonesia.
[9] Kusrini,  2007.  Penerapan  Algoritma
Apriori  pada  Data  Mining  untuk Mengelompokkan Barang Berdasarkan Kecenderungan Kemunculan  Bersama  dalam  Satu Transaksi. [10] Arief,  M.  R.,  2011.  Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP Dan
MySQL. 1st ed. Yogyakarta: ANDI. [11] Pohan, H., 1997. Pengantar Perancangan Sistem. Jakarta: Erlangga. [12] Pressman,  R.  S.,  2011.  Software Engineering A Practitioner's
Approach.  5  penyunt.  New  York:
McGraw-Hill. [13] Anonim,  2016.  Netbeans.  [Online]
Available at: http://www.netbeans.org/index_id.h
tml [Diakses 27 October 2016]